OpenAIは11月3日、AIが実体のある製品の研究開発を支援する新たな進展を明らかにするブログ記事を公開しました。GPT-6 Astraが機械・回路・ソフトウェアの協調設計で発揮する能力を示したものです。
ポイント
- OpenAIのチームメンバー2人が余暇を利用し、1週間足らずでAstraを使ってCodexとやり取りできるテスト装置の設計を完了
- 外観、筐体構造、電子部品の選定、回路基板レイアウトからファームウェア生成までを1つのチャットウィンドウで実施
- 受託製造業者が1か月足らずで小ロットの試作機を製造
- OpenAIは、量産前には依然として何度もレビューと反復が必要だと認めている
- マツダやChip Ganassi Racingとの協力も進めている
設計から試作までを短期間で
チームメンバー2人は余暇を利用し、1週間足らずでAstraを活用してCodexとやり取りできるテスト装置の設計を完了しました。モデルは外観、筐体構造、電子部品の選定、回路基板レイアウトからファームウェア生成までを一気にこなしたということです。
本来なら複数の分野の連携が必要な作業を、1つのチャットウィンドウに収めた形です。その後、受託製造業者が1か月足らずで小ロットの試作機を製造しました。一枚のスケッチから手に取って触れられる実機に至るまでの期間は大幅に短縮されたとしています。
量産には課題も
ただし、設計から製造までが順風満帆というわけではないとOpenAIは認めています。モデルが製造上の制約、寸法公差、組立の細部まで常に考慮できたわけではなく、量産前には依然として何度もレビューと反復が必要だということです。
実体のある製品は純粋なソフトウェアとは異なり、公差や生産ラインの制約は避けて通れない難所です。現時点でAIは加速装置にはなれても、すべてを任せられる存在ではないとしています。
自動車分野での協力
自動車は、AI協調設計の次の実験場となっています。OpenAIはマツダの空気力学および衝突安全のエンジニアと協力し、気流と構造のシミュレーションによって新車の造形を探り、性能、コスト、外観の間により良い解を見つけようとしています。
同時に、Chip Ganassi Racingチームとの協力も拡大しています。部品の3次元スキャンデータを編集可能なCADモデルと2次元の製造図面に変換する取り組みで、元の設計ファイルが欠落しているという長年の課題の解決を目指すものです。
